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학습 산학연계비교과
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세부내용
1. 대상
R을 활용한 데이터 분석에 관심 있는 재학생을 대상으로 하되 R을 다루어 보았거나 관련 기본지식이 있어야 합니다. 총 수강 인원은 60명 내외를 염두에 두고 있으며, 다음과 같은 대상에게 수강권을 부여합니다.
- 경영학부 재학생: 30명 내외 선착순
- 다른 학부전공 재학생: 20명 내외 선착순
- 기타 담당교수가 수강을 허락하는 학부생/대학원생: 10명 내외(별도)
2. 학습교재
별도 강의자료가 배부될 예정입니다.
3. 주의사항
첫째, 사전설문조사 결과를 분석하여 R에 대한 기초지식이 부족한 것으로 판단된 학생은 수강하지 못할 수 있습니다.
둘째, 1차 수강이 확정된 학생들에게는 참여 의사를 문의할 예정이며, 참여하지 않을 경우 대기자에게 수강권을 부여합니다.
셋째, 최종 수강이 확정된 학생들은 교육에 앞서 반드시 실습컴퓨터에 R과 R-Studio를 설치해야 합니다. 설치 안내자료는 제공할 예정입니다.
넷째, 회차별로 교육시간에 차이가 있으니 사전에 꼭 일정을 확인해 주기 바랍니다.
다섯째, 모든 교육일정에 참여해야 이수로 인정되어 마일리지를 지급받게 됩니다.
여섯째, 사정에 따라 제시된 학습주제 중 일부는 진행하지 못할 수도 있습니다.
일곱째, 수강승인 후 무단으로 불참할 경우 차후에 프로그램 신청과 관련해서 불이익을 받을 수 있습니다.
4. 학습주제
회차 | 일시 | 학습주제 |
1 | 2021.8.19(목) 15:00~18:30 |
- 머신러닝 작동 원리 / 머신러닝 적용 사례 살펴보기 - 모델 만들어보기 / 전문가 vs 모델 예측력 비교하기 |
2 | 2021.8.20(금) 10:00~18:00 | - 의사결정 나무(Decision Tree) 모델 만들기 / 모델이 만들어지는 과정 - 분리기준, 정지기준 / 모델 해석하기 - Confusion matrix / 모델 성능 지표 |
3 | 2021.8.23(월) 10:00~18:00 | - 교차 검증(Cross-validation) / 최적 모델 만들기 - 하이퍼파라미터 튜닝 - 앙상블(Ensemble) 모형 / 회귀 나무(Regression tree) 모형 - 실제 데이터를 이용해 프로젝트 기획하기 / 머신러닝 모델 만들기 |
프로그램 후기
- 번호 프로그램명 프로그램 운영기간 주역량 작성자 작성일
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[산학연계]쉽게 배우는 R 데이터분석 - 시리즈 2탄(머신러닝)
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우수
10,000 부터
까지43 명 / 무제한
접수인원 제한없음
종료